論文の概要: A Birotation Solution for Relative Pose Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02025v1
• Date: Sun, 04 May 2025 08:24:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.387733
• Title: A Birotation Solution for Relative Pose Problems
• Title（参考訳）: 相対詩問題に対する二回転解法
• Authors: Hongbo Zhao, Ziwei Long, Mengtan Zhang, Hanli Wang, Qijun Chen, Rui Fan,
• Abstract要約: 相対的なポーズ推定は基本的なコンピュータビジョンの問題である。 推定対象の相対的なポーズと対応する基底変換の間の距離を定量化する3つの基底変換を導入する。 2つの回転行列と最小エネルギーに対応する基底変換を最終的に利用し、相対的なポーズを復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.60799062748718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Relative pose estimation, a fundamental computer vision problem, has been extensively studied for decades. Existing methods either estimate and decompose the essential matrix or directly estimate the rotation and translation to obtain the solution. In this article, we break the mold by tackling this traditional problem with a novel birotation solution. We first introduce three basis transformations, each associated with a geometric metric to quantify the distance between the relative pose to be estimated and its corresponding basis transformation. Three energy functions, designed based on these metrics, are then minimized on the Riemannian manifold $\mathrm{SO(3)}$ by iteratively updating the two rotation matrices. The two rotation matrices and the basis transformation corresponding to the minimum energy are ultimately utilized to recover the relative pose. Extensive quantitative and qualitative evaluations across diverse relative pose estimation tasks demonstrate the superior performance of our proposed birotation solution. Source code, demo video, and datasets will be available at \href{https://mias.group/birotation-solution}{mias.group/birotation-solution} upon publication.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの基本的な問題である相対的ポーズ推定は、何十年にもわたって研究されてきた。 既存の方法は、必須行列を推定して分解するか、あるいは解を得るために回転と変換を直接推定する。 本稿では, 従来の問題に新しい二回転解法で対処することで, 型を破る。 まず3つの基底変換を導入し、それぞれが幾何学的計量に関連付けられて、推定される相対的なポーズと対応する基底変換の距離を定量化する。 これらの測度に基づいて設計された3つのエネルギー関数は、2つの回転行列を反復的に更新することでリーマン多様体 $\mathrm{SO(3)}$ で最小化される。 2つの回転行列と最小エネルギーに対応する基底変換を最終的に利用し、相対的なポーズを復元する。 多様な相対ポーズ推定タスクにおける定量および定性評価は,提案手法の優れた性能を示すものである。 ソースコード、デモビデオ、データセットは、公開時に \href{https://mias.group/birotation-solution}{mias.group/birotation-solution} で入手できる。

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